小型无人机制导与控制半物理仿真系统研究与设计

摘要

导航制导与控制是小型无人机完成目标侦察、导航定位、航迹规划、目标攻击等各项作战任务的重要保障。作为小型无人机重要功能之一，自主制导与控制是其完成既定任务的坚实保障。控制系统的高效执行可为飞行仿真实验提供更加精确有效的数据参考，为飞行器的设计与研发提供可靠的依据与研发保证。三轴转台系统的控制是半物理仿真测试的核心部分，转台的控制效果决定了半物理仿真实验的结果精度与可靠性。 本文在小型无人机飞控与三轴测试转台和半物理实验技术迅速发展的背景下，研究了国内外发展方向；分析了半物理仿真的原理、结构与功能；研究了小型无人机飞控姿态运动学与动力学方程；完成了转台系统控制的四元数解算与仿真验证；对转台俯仰、滚转与偏航姿态分别进行了控制设计与Simulink仿真验证，并与理论计算值进行对比分析。 完成了转台控制系统的硬件设计。在三轴转台平台上，设计了基于PCI总线的MPC08SP运动控制系统及基于STM32的下位机监控系统。完成了各模块电路的设计、AD软件绘图及PCB板制作，通过RW009无线WIFI互联实现上位机与下位机的实时通信，完成转台实时运动姿态数据的对比分析，在系统可靠性与精度方面有所提高。 设计了控制系统上位机软件并完成了实验测试与分析。通过C#高级开发语言在Visual Studio2013软件平台上设计了上位机控制管理系统，研究了PCI板卡驱动的Windows函数库、SPI操作时序、WIFI数据收发驱动等。上位机管理软件的测试显示软件满足姿态实时控制与显示要求，且人机交互性能较好。最后，在自主设计的控制系统硬件与软件基础上完成了转台姿态控制半物理仿真实验，实验结果分析表明：转台姿态控制具有一定的精度，系统的设计与控制方法具有较好的实用性。 研究了小脑模型神经网络与经典PID算法并应用于三轴转台姿态控制。引入具有自学习能力、稳定性与鲁棒性能良好的小脑模型神经网络算法，运用CMAC与PID并行算法实现转台控制，并完成了MATLAB/Simulink仿真验证。通过对经典PID算法、自适应算法和CMAC与PID并行算法比较分析，仿真结果证实CMAC与PID并行控制算法通过前馈加反馈控制方式，在系统控制误差保持、稳定性、鲁棒性及控制精确度和自适应能力方面效果较好，有一定的实用与发展前景。

目录

第1章 绪论

1.1研究的背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3主要研究内容及论文结构

第2章 半物理仿真与转台姿态解算

2.1半物理仿真原理

2.2 半物理仿真的基本功能

2.3 动力学坐标系

2.4 四元数姿态解算

2.5飞行器运动自由度

2.6 无人机动力学方程组

2.7 运动学方程组

2.8 小结

第3章 飞控姿态半物理仿真控制器设计

3.1 飞行控制数学模型

3.2 运动控制姿态仿真

3.3 小结

第4章 飞控姿态半物理仿真系统硬件设计

4.1飞控姿态半物理仿真系统总体方案

4.2主要器件选型

4.3飞控姿态半物理仿真系统详细电路设计

4.4小结

第5章 飞控姿态半物理仿真系统软件设计

5.1 软件开发环境

5.2 软件功能设计

5.3 系统仿真流程

5.4 运动控制系统驱动开发

5.5 PCI总线数据读写

5.6 RW009 WIFI数据处理

5.7 惯性传感器数据采集

5.8 实验结果与分析

5.9 小结

第6章 CMAC与PID控制算法研究

6.1 CMAC神经网络控制算法

6.2控制器设计

6.3 小结

第7章 总结与展望

7.1 论文研究工作总结

7.2 后续研究展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文及科研成果

致谢

附录

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